Dienstleistungsmanagement
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In the food industry, a very large potential of data ecosystems is seen, in which data is understood, exchanged and monetized as an economic asset. However, despite the enormous economic potential, companies in the food industry continue to rely on traditional, product-oriented business models. Existing data in the value chain of industrial food production, e.g., in harvesting, logistics, and production processes, is primarily used for internal optimization and is not monetized in the form of data products. Especially the pricing of data products is a key challenge for data-based business models due to their special characteristics compared to conventional, analog offerings and multiple design options. The goal of this work is therefore to solve this issue by developing a framework that allows the identification of pricing models for data products in the industrial food production. For this purpose, following the procedure of typology formation, essential design parameters and the respective characteristics are derived. Furthermore, three types for pricing models of data products are shown. The results will serve not only stakeholders in the food industry but also manufacturing companies in general as input for an orientation of their databased business models.
The rapid developments in information and communication technology enable new bus iness models that are based on digital platforms. Marketplaces such as Amazon or Airbnb have already adapted this business model to connect previously unconnected supply-side and demand-side to conduct a business transaction via a digital platform. Due to Industrie 4.0 and the rapid technological development that comes with it, digital platforms have entered the market within the area of the mechanical engineering. Different platform types exist, such as marketplaces for machine equipment or digital data platforms for connected machines. Although numerous companies claim to offer platform-based bus iness models, they often lack knowledge on individual business model components. To close this gap, this paper structures a variety of existing platforms based on their detail characteristics. Within this paper, existing typologies of digital platforms from other industry areas are analyzed. Case study research ofplatforms within the mechanical engineering is used to adjust these typologies and create a new one for digital platforms within the mechanical engineering.
Herausforderungen der Preisbildung datenbasierter Geschäftsmodelle in der produzierenden Industrie
(2022)
Inhaltsangabe des Sammelbands:
In diesem Open-Access-Buch stehen die wirtschaftliche Verwertung von Daten und die dazu gehörenden technischen und organisatorischen Prozesse und Strukturen in Unternehmen im Fokus. Es behandelt Themen wie Datenmonetarisierung, Datenverträge, Data Governance, Informationssicherheit, Datenschutz und die Vertrauenswürdigkeit von Daten.
Seit Jahren wird davon gesprochen, dass „Daten das neue Öl“ sind. Expertinnen und Experten sind sich einig: Das Wertschöpfungspotential von Daten ist enorm und das über fast alle Branchen und Geschäftsfelder hinweg. Und dennoch bleibt ein Großteil dieses Potentials ungehoben. Deshalb nimmt dieser Sammelband konkrete Innovationshemmnisse, die bei der Erschließung des wirtschaftlichen Werts von Daten auftreten können, in den Blick. Er bietet praktische Lösungsansätze für diese Hürden an den Schnittstellen von Ökonomie, Recht, Akzeptanz und Technik. Dazu folgen die Autorinnen und Autoren einem interdisziplinären Ansatz und greifen aktuelle Diskussionen aus der Wissenschaft auf, adressieren praxisnahe Herausforderungen und geben branchenunabhängige Handlungsempfehlungen. Den Leserinnen und Lesern soll eine transparente Informationsbasis angeboten werden und damit die Teilnahme an der Datenwirtschaft erleichtert werden.
Dieses Buch richtet sich an Entscheidungsträgerinnen und Entscheidungsträger in Unternehmen sowie an Entwicklerinnen und Entwickler datenbasierter Dienste und Produkte. Der Band ist ebenfalls für Fachkräfte der angewandten Forschung wie auch für interdisziplinär Studierende z.B. der Wirtschaftsinformatik, der technikorientierten Rechtswissenschaft oder der Techniksoziologie relevant.
KVD-Service-Studie 2021
(2021)
Die fortschreitende Digitalisierung beeinflusst alle Unternehmensbereiche und sorgt für einen maßgeblichen Wandel in der Servicewelt. Trends wie das Internet der Dinge, Big Data und der Einsatz von Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz haben in jüngerer Zeit die digitale Transformation weiter vorangetrieben. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten für den Service, um beispielsweise den Kundenkontakt zu optimieren, Informationen besser zu verarbeiten, das Serviceportfolio durch digitale Lösungen zu erweitern oder die Reaktionsfähigkeit zu steigern. Serviceanbieter werden durch den gezielten Technologieeinsatz nicht nur dazu befähigt, beispielsweise operative Serviceeinsätze gänzlich remote durchzuführen und somit den Serviceprozess weitaus effizienter zu gestalten, sondern auch das bisherige Geschäft durch innovative, digitale Geschäftsmodelle zu erweitern. Um diese Potenziale ausschöpfen zu können, ist es jedoch unabdingbar, neue Formen der Arbeitsorganisation und -gestaltung sowie des Kompetenzmanagements zu berücksichtigen und einzusetzen. Der technologische Einfluss bewirkt tiefgreifende, strukturelle Veränderungen, die sich nicht nur auf die Produktionsprozesse, sondern auf die gesamte Organisation und die Art, zu arbeiten, auswirken. Hierzu sind neue Kompetenzen gefragt, die sich über alle Unternehmensbereiche hinweg erstrecken.
Demgemäß orientiert sich die Studie grundlegend an der Struktur der drei Handlungsfelder und an dem Serviceprozess, der sich in die drei Hauptbestandteile Administration, Planung & Steuerung und Operative Durchführung unterteilen lässt. Der diesjährige Schwerpunkt der Service-Studie 2021, die vom KVD zusammen mit dem FIR durchgeführt wurde, liegt daher auf dem Themenkomplex ‚Organisation im Wandel – Perspektiven der Servicetransformation'.
More and more manufacturing companies are starting to transform the transaction-based business model into a customer value-based subscription business to monetize the potential of digitization in times of saturated markets. However, historically evolved, linear acquisition processes, focusing the transactionoriented product sales, prevent this development substantially. Elemental features of the subscription business such as recurring payments, short-term release cycles, data-driven learning, and a focus on customer success are not considered in this approach. Since existing transactional-driven acquisition approaches are not successfully applicable to the subscription business, a systematic approach to an acquisition cycle of the subscription business in the manufacturing industry is presented, aiming at a long-term participative business. Applying a grounded theory approach, a task-oriented model for themanufacturing industry was developed.
The model consisting of five main tasks and 14 basis tasks serves as best practice to support manufacturing companies in adapting or redesigning acquisition activities for their subscription business models.
DIN SPEC 91452:2022-01
(2022)
Industrial food production represents one of the largest industries, accounting for a share of ten percent of the world’s gross domestic product. Simultaneously, it is responsible for 26 percent of global greenhouse gas emissions. Due to increasing CO2 taxes and population’s call for sustainability and CO2 reduction, it is facing challenges in terms of economic profitability and stakeholder demands. These challenges could partly be overcome by participating in data ecosystems in which data are refined as data products, understood, exchanged and monetized as economic goods. Despite large amounts of data, collected parenthetically along the value chain in food production, potentials of data analytics and data ecosystems are only marginally exploited. Food production mainly focuses on traditional, product-centric business models. This work shows the conceptualization of a data ecosystem for food production, enabling data-based business models. Therefore, resources, ac- tors, roles and underlying relationships of future ecosystem are analyzed. Building on these, corresponding architectural and analytical artifacts that support data ecosystem exploitation are presented. A food production data ecosystem is exemplified by applying data analytics to compressor data, which reveals high potentials for CO2 reduction.
SubscriptionCanvas – Konzeptionierung von subskriptionsmodellbasierten Leistungsversprechen in KMU
(2023)
Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚SubscriptionCanvas‘ wurde ein grundlegendes Tool für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinen- und Anlagenbaus erarbeitet, um die Entwicklung innovativer Subcription-Geschäftsmodelle zu vereinfachen. Der umfangreiche Ordnungsrahmen ermöglicht eine logische und zugleich systematische Herangehensweise für eine komplexe Thematik – die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.
Smart-Farming-Welt
(2019)
Projekt FuturePRO: Erst der Check, dann das System / FuturePRO: First the Check, then the System
(2021)
Der Maschinen und Anlagenbau steht einer sich immer schneller verändernden Geschäftsumgebung gegenüber. Um auch in Zukunft wettbewerbsfähig zu sein, bedarf es eines professionellen Projektmanagements, um auf diese Veränderung reagieren zu können.
Doch gerade bei KMU erfolgt dies meist noch händisch mit Excel und Outlook. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚FuturePro‘ haben der FIR e. V. an der RWTH Aachen und das ICM – Institut Chemnitzer Maschinen- und Anlagenbau e. V. für KMU im Maschinen und Anlagenbau einen Selbstcheck entwickelt, anhand dessen ein individueller Leitfaden zur Implementierung eines Projektmanagementsystems generiert wird.
Bisherige Methoden der Luftqualitätsüberwachung in Städten beruhen auf stationären Messstationen, sodass die Luftqualität nur punktuell überwacht werden kann. Im Forschungsprojekt ‚AirQuality‘ wurde ein mobiles IoT-Netz entwickelt, das Luftqualitätsdaten in bisher nicht vorhandener Granularität erhebt. Das echtzeitfähige System erhöht die Transparenz der Luftqualität in Städten und bietet damit einen Lösungsansatz für eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Darüber hinaus wird durch die Ergebnisse des Forschungsprojekts das Potenzial von Niedrigpreissensoren bei der Entwicklung von skalierbaren Messsystemen verdeutlicht.
Produzierende Unternehmen haben vielzählige Interaktionen mit ihren Kunden entlang der Customer-Journey. Der digitale Schatten der Kundeninteraktionen zeigt dabei entlang eines Referenzprozesses auf, welche Daten an welcher Stelle erhoben werden können und wie diese Daten logisch miteinander zu verknüpfen sind, um ein hinreichend genaues datenbasiertes Abbild ihrer Kunden zu erhalten. Damit können Bedürfnisse der Kunden analysiert und das Leistungsangebot optimiert werden.
Um Transparenz über die Luftqualität im gesamten Stadtgebiet zu schaffen, fehlte ein engmaschiges Netz an Luftqualitätssensoren, welches lokale Problemzonen in Abhängigkeit der Tageszeit identifiziert. Im Rahmen des 'AirQuality'-Projekts führten der FIR e.V. an der RWTH Aachen und der kanadische Telematikanbieter Geotab GmbH einen Proof of Concept zur Entwicklung einer Methode durch, welche die Erhebung von Luftqualitätsdaten in bisher nicht vorhandener Granularität ermöglicht: Fahrzeugflotten, die innerhalb eines Stadtgebiets unterwegs sind – wie beispielsweise Fahrzeuge des Öffentlichen Personen Nahverkehrs (ÖPNV) – wurden mit Sensorik zur Erfassung der Luftqualität ausgestattet. Die so gesammelten Daten wurden analysiert und in einer über die Stadtkarte gelegten „Heatmap“ visualisiert. Mit dieser Luftqualitätskarte konnte die Luftqualität straßen- und uhrzeitgenau angezeigt werden. Durch die Ergebnisse des 'AirQuality'-Projekts ist es möglich, Orte mit erhöhter Feinstaubbelastung zu identifizieren und Maßnahmen zur Reduktion von Emissionen objektiv zu bewerten. Darüber hinaus bietet die feingranulare Datenerfassung eine Grundlage für verschiedene innovative Lösungen. Hierzu zählen beispielsweise auf aktuellen Luftqualitätswerten basierende Intelligente Lichtsignalanlagen oder optimierte Routenführungen für Bürger.
Im Forschungsprojekt „FuturePRO“ wurde eine fragenbasierte Auswahl- und Implementierungslogik für Projektmanagementsystemen bei kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) des Maschinen- und Anlagenbau entwickelt. Das Vorgehen ermöglicht dabei ressourcenschonend
die Steuerung von Kundenaufträgen und vor allem Innovationsprojekten durch ein optimiertes Projektmanagement neu aufzustellen.
Through data-based insights into customer behavior, products and service offers can be improved. For manufacturing companies, smart product-service systems (SPSS) offer the possibility to collect customer data during the usage phase of the product. As the focus on customer analytics is too often on sales and marketing, SPSS are overlooked as a source of customer data. However, manufacturing companies need to integrate data from all interactions with their customers along the complete customer journey to achieve a holistic data-based view of the customers. To identify these interactions and the customer data derived from them, the concept of a digital shadow will be applied to the customer journey. The projected results for the presented work in progress are a reference process model for the customer journey in manufacturing and a data model of the customer data created along this process.
Bisherige Initiativen zu Elektromobilität haben eine stark technologisch orientierte Ausrichtung. Dies führt zu einer zunehmenden Ausgereiftheit der technischen Basis, allerdings darf dabei die Betrachtung der Nutzer, welche die Technologien am Ende annehmen und übernehmen, nicht aus dem Blick verloren werden. Die Herausforderung besteht nicht nur im Umstieg der Autofahrer von einer etablierten (Verbrennungsmotor) zu einer neuen Technologie (Elektroantrieb), sondern auch in der Umgestaltung ganzer Wertschöpfungsnetze, im Bedarf neuer informationstechnischer Infrastrukturen sowie in der Umsetzung neuer Geschäfts- und Betreibermodelle, die sich an den unterschiedlichen Bedarfen, Kauf- bzw. Nutzungspräferenzen und Zahlungsbereitschaften der Marktteilnehmer orientieren. Zudem entwickelt sich nicht nur die Technologie weiter, auch die Gesellschaft wandelt sich stetig (z. B. „nutzen statt besitzen“).
Eine wichtige Fragestellung besteht darin, wie eine starke Diffusion neuer Technologien für Elektromobilität in sich wandelnde Märkte gezielt gefördert werden kann. Insbesondere Dienstleistungen können hierbei eine entscheidende Brückenfunktion übernehmen, indem sie neue, passgenaue Angebote rund um solche Technologien bereitstellen und somit deren Attraktivität für Nutzer erhöhen. Gemäß des aus dem Marketing bekannten AIDA-Prinzips haben Dienstleistungen dabei nicht nur die Aufgabe, die Bekanntheit der Elektromobilität zu steigern („Attention“) und Interesse zu wecken („Interest“), sondern auch Begeisterung in der Breite zu erzeugen, die letztendlich zum Wunsch („Desire“) nach Elektrofahrzeugen führt – bis hin zur Nutzung oder zum Kauf eines solchen („Action“). Dienstleistungen leisten somit einen wirkungsvollen Beitrag, die Akzeptanz und Verbreitung der Elektromobilität zu unterstützen. Möglichkeiten für Dienstleistungen in diesem Kontext sind vielfältig und decken nicht nur innovative Nutzungsmodelle (z. B. On-demand-Nutzung statt Anschaffung), technologiebegleitende Services (z. B. Wartung und Reparatur von Elektrofahrzeugen) und Infrastrukturdienstleistungen (z. B. Lademöglichkeiten und deren Abrechnung) ab, sondern auch die Einbindung der Technologie in bestehende Value-added Services (z. B. intermodale Navigation durch Einbindung in bestehende Mobilitätsstrukturen wie etwa den ÖPNV) sowie die Synchronisierung mit Fragen der Aus- und Weiterbildung.
Mit dieser DIN SPEC wird dargestellt, wie sich Ideen für Elektromobilität in marktfähige Dienstleistungen umsetzen lassen. Die Schwerpunkte der DIN SPEC liegen dabei auf der Beschreibung der erforderlichen Aufgaben, der Gestaltung von Entwicklungsprozessen sowie den erforderlichen Rollen und Verantwortlichkeiten.